MySQL的`Innodb`的`FTS`（`Full Text Search`）：其`Inverted Index`的工作原理 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，我们开始今天的讲座。今天的主题是MySQL InnoDB存储引擎中的全文索引（FTS），特别是其倒排索引（Inverted Index）的工作原理。我们会深入探讨倒排索引的结构、创建、更新以及查询过程，并结合代码示例进行说明。

一、全文索引（FTS）概述

全文索引是一种特殊类型的索引，它允许你高效地搜索文本数据中的单词或短语，而不仅仅是精确匹配。在传统的关系数据库中，使用LIKE操作符进行文本搜索效率通常很低，因为它需要扫描整个表。全文索引通过预先处理文本数据并构建索引结构，可以显著提高搜索速度。

InnoDB从MySQL 5.6开始支持全文索引。它使用倒排索引作为其核心数据结构。

二、倒排索引（Inverted Index）的基本概念

倒排索引是一种将单词映射到包含该单词的文档的索引结构。与传统的正向索引（Forward Index）相反，倒排索引不是从文档到单词的映射，而是从单词到文档的映射。

例如，假设我们有以下三个文档：

文档1: "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
文档2: "The dog is brown and lazy."
文档3: "The fox is very quick."

那么，基于这些文档的倒排索引可能如下所示：

单词	文档列表
the	1, 2, 3
quick	1, 3
brown	1, 2
fox	1, 3
jumps	1
over	1
lazy	1, 2
dog	1, 2
is	2, 3
and	2
very	3

在这个倒排索引中，每个单词都对应一个文档列表，该列表包含了所有包含该单词的文档的ID。

三、InnoDB全文索引的内部结构

InnoDB的全文索引比上面的简单示例更复杂。它包含以下几个关键组件：

辅助表（Auxiliary Table）： 用于存储倒排索引数据。InnoDB为每个具有全文索引的表创建一个或多个辅助表。这些表对用户不可见，InnoDB内部使用它们来管理索引。
FTS Index Cache： 这是一个内存缓存，用于暂存全文索引的更改。当执行插入、更新或删除操作时，相关的索引更改首先会被写入到FTS Index Cache中。
FTS Document ID (DOC_ID)： 每个文档在全文索引中都有一个唯一的ID。在InnoDB中，这个ID通常是对应数据表的主键。
停用词列表（Stopword List）： 停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的词，例如"the"、"a"、"is"等。InnoDB有一个默认的停用词列表，你可以自定义这个列表。停用词不会被添加到倒排索引中，以减小索引的大小。
分词器（Tokenizer）： 分词器负责将文本数据分解成单词或短语（称为token）。InnoDB使用内置的分词器，也可以使用自定义分词器。

四、InnoDB全文索引的创建过程

创建全文索引的语法如下：

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column_name);

或者，在创建表时指定全文索引：

CREATE TABLE table_name (
    id INT PRIMARY KEY,
    text_column TEXT,
    FULLTEXT INDEX index_name (text_column)
);

创建全文索引的过程大致如下：

扫描表数据： InnoDB扫描指定列的所有数据。
分词： 对于每个文档，InnoDB使用分词器将文本数据分解成单词。
过滤停用词： 过滤掉停用词。
构建倒排索引： 将剩余的单词添加到倒排索引中，并记录包含该单词的文档ID。
存储到辅助表： 将倒排索引数据存储到辅助表中。

代码示例：

假设我们有以下表：

CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT,
    FULLTEXT INDEX title_content_index (title, content)
);

INSERT INTO articles (id, title, content) VALUES
(1, 'MySQL Full-Text Search', 'InnoDB supports full-text indexing and searching.'),
(2, 'InnoDB Architecture', 'Understanding the architecture of InnoDB is crucial.'),
(3, 'Full-Text Index Optimization', 'Optimizing full-text indexes can improve search performance.');

当我们执行CREATE FULLTEXT INDEX语句时，InnoDB会按照上述步骤构建倒排索引。

五、InnoDB全文索引的更新过程

当表中的数据发生更改时（插入、更新、删除），InnoDB需要更新全文索引。更新过程如下：

识别更改： InnoDB识别发生了更改的文档。
分词和过滤： 对更改后的文本数据进行分词和过滤。
更新FTS Index Cache： 将索引更改写入到FTS Index Cache中。
合并到辅助表： 定期将FTS Index Cache中的更改合并到辅助表中。这个过程由后台线程执行。

代码示例：

-- 插入新数据
INSERT INTO articles (id, title, content) VALUES
(4, 'MySQL Performance Tuning', 'Full-text indexing is a key aspect of MySQL performance.');

-- 更新数据
UPDATE articles SET content = 'InnoDB full-text search is very powerful.' WHERE id = 1;

-- 删除数据
DELETE FROM articles WHERE id = 2;

每次执行这些操作，InnoDB都会相应地更新全文索引。FTS Index Cache起到了缓冲的作用，减少了对辅助表的直接访问，提高了性能。

六、InnoDB全文索引的查询过程

使用MATCH...AGAINST语法进行全文搜索。

SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title, content) AGAINST ('full-text' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

查询过程如下：

分词： 对查询字符串进行分词。
查找倒排索引： 在倒排索引中查找与分词后的单词匹配的文档ID。
计算相关性： 根据一定的算法（例如，TF-IDF）计算每个文档与查询字符串的相关性。
排序和返回结果： 根据相关性对文档进行排序，并返回结果。

代码示例：

-- 查找包含"full-text"的文档
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title, content) AGAINST ('full-text' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

-- 使用BOOLEAN MODE进行更复杂的搜索
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title, content) AGAINST ('+full -innodb' IN BOOLEAN MODE);

NATURAL LANGUAGE MODE是最常用的模式，它根据自然语言的规则进行搜索。BOOLEAN MODE允许使用更复杂的搜索操作符，例如+（必须包含）、-（必须不包含）等。

七、InnoDB全文索引的优化

优化停用词列表： 根据实际情况调整停用词列表，移除不必要的停用词，可以提高搜索精度。
调整innodb_ft_min_token_size： 这个参数控制最小索引单词的长度。减小这个值可以索引更短的单词，但会增加索引的大小。
调整innodb_ft_max_token_size： 这个参数控制最大索引单词的长度。
定期优化表： 使用OPTIMIZE TABLE语句可以优化表，包括重建全文索引。
批量加载数据： 在批量加载数据时，先禁用全文索引，加载完成后再启用，可以提高加载速度。

代码示例：

-- 禁用全文索引
ALTER TABLE articles DISABLE KEYS;

-- 批量插入数据
INSERT INTO articles (id, title, content) VALUES ...;

-- 启用全文索引
ALTER TABLE articles ENABLE KEYS;

-- 优化表
OPTIMIZE TABLE articles;

八、全文索引的局限性

存储空间： 全文索引会占用额外的存储空间。
维护成本： 更新全文索引会增加维护成本。
语言支持： InnoDB的内置分词器对某些语言的支持可能不够好。

九、自定义分词器（Tokenizer Plugin）

虽然InnoDB提供了内置的分词器，但在某些情况下，你可能需要使用自定义的分词器来满足特定的需求。MySQL允许你创建自定义的分词器插件。

创建自定义分词器插件涉及以下步骤：

编写分词器代码： 使用C或C++编写分词器代码。
编译成共享库： 将代码编译成共享库（.so文件）。
安装插件： 将共享库复制到MySQL插件目录，并使用INSTALL PLUGIN语句安装插件。
创建全文索引： 在创建全文索引时指定使用自定义分词器。

代码示例（伪代码）：

// 假设这是一个自定义分词器的C++代码
#include <mysql.h>
#include <string.h>

extern "C" {
  my_bool my_tokenizer_init(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *message);
  void my_tokenizer_deinit(UDF_INIT *initid);
  char *my_tokenizer(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *result, unsigned long *length,
                   bool *is_null, bool *error);
}

my_bool my_tokenizer_init(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *message) {
  // 初始化代码
  return 0;
}

void my_tokenizer_deinit(UDF_INIT *initid) {
  // 清理代码
}

char *my_tokenizer(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *result, unsigned long *length,
                   bool *is_null, bool *error) {
  // 分词逻辑
  // ...
  return result;
}

然后，编译成共享库：

g++ -shared -o my_tokenizer.so my_tokenizer.cpp -I/usr/include/mysql

安装插件：

INSTALL PLUGIN my_tokenizer SONAME 'my_tokenizer.so';

创建全文索引时指定：

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column_name) WITH PARSER my_tokenizer;

十、InnoDB FTS的相关系统变量

innodb_ft_aux_table: 查看全文索引辅助表的名字
innodb_ft_cache_size: FTS Index Cache的大小，默认8M。
innodb_ft_enable_stopword: 是否启用停用词列表。
innodb_ft_max_token_size: 最大token长度。
innodb_ft_min_token_size: 最小token长度。
innodb_ft_num_word_optimize: 每次OPTIMIZE TABLE操作更新的单词数量。
innodb_ft_result_cache_limit: 全文搜索结果缓存的大小。
innodb_ft_sort_pll_degree: 全文搜索排序时使用的并行线程数。
innodb_ft_total_cache_size: 全文索引总缓存大小。

通过调整这些系统变量，可以优化InnoDB全文索引的性能。

十一、优化全文索引的建议

监控性能： 使用MySQL的性能监控工具，例如SHOW GLOBAL STATUS，来监控全文索引的性能。
定期维护： 定期执行OPTIMIZE TABLE语句来维护全文索引。
合理使用全文索引： 不要过度使用全文索引。只在需要进行复杂文本搜索的列上创建全文索引。
考虑其他解决方案： 对于非常复杂的文本搜索需求，可以考虑使用专门的搜索引擎，例如Elasticsearch或Solr。

十二、InnoDB FTS的未来发展

InnoDB的全文索引功能在不断发展。未来的发展方向可能包括：

更好的语言支持： 改进内置分词器，支持更多的语言。
更强大的搜索功能： 增加更多的搜索操作符和功能。
更高的性能： 优化索引结构和算法，提高搜索性能。

核心要点概括

InnodDB的全文索引核心是倒排索引，它将单词映射到包含这些单词的文档。创建、更新和查询过程都依赖于这个倒排索引，并且通过FTS Index Cache、辅助表等组件来优化性能。理解这些内部机制对于高效使用和优化InnoDB全文索引至关重要。

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